Hyvinvointialueet säästävät miljoonia — Novogain tuo tiimikohtaisen sairauspoissaoloennusteen käytäntöön

Novogain ratkaisu hyvinvointialueiden tuottavuusongelmaan: tiimikohtainen sairauspoissaoloennuste anonyymillä pulssikyselyllä. Säästöpotentiaali 5,6 M€ vuodessa

OULU, FINLAND, May 7, 2026 /EINPresswire.com/ -- Tutkimusnäyttö ja käytännön kokemukset osoittavat: työhyvinvoinnin johtaminen tekoälyn avulla vähentää sairauspoissaoloja ja parantaa tuottavuutta merkittävästi.

Suomen hyvinvointialueet kamppailevat vakavan tuottavuushaasteen kanssa. Kun sairauspoissaolot ovat 16 päivää per työntekijä vuodessa, kyse ei ole enää yksittäisistä inhimillisistä tekijöistä — kyse on organisaation toimintakyvystä.
Laskenta on suoraviivainen: 8 000 työntekijän hyvinvointialueella yhden poissaolopäivän kokonaiskustannus on noin 350 euroa — sisältäen palkan, sijaiskulut ja tuottavuusmenetyksen. Kun sairauspoissaoloja vähennetään vain kaksi päivää per työntekijä, syntyy 5,6 miljoonan euron vuosisäästö. Nyt tähän haasteeseen on konkreettinen, testattu ratkaisu.

Vuosikymmenten tutkimustyön tulos
Novogain perustuu dosentti Marko Kestin pitkäaikaiseen tutkimustyöhön henkilöstötuottavuuden ja työelämän laadun kehittämisessä. Kesti on yksi Suomen johtavista henkilöstötuottavuuden tutkijoista, ja QWL-menetelmä on hänen kehittämänsä tieteellinen viitekehys, joka on validoitu vuosien käytännön soveltamisessa. Novogain on tämän tutkimustyön käytännön sovellus — tekoälyllä vahvistettuna.

Tiimikohtainen sairauspoissaoloennuste — ilman sensitiivistä terveysdataa
Muut ennustemallit vaativat laajan historiadatan työntekijöiden terveydestä — mikä törmää EU:n tietosuojasääntelyyn ja hidastaa käyttöönottoa merkittävästi. Novogain ratkaisee tämän ongelman toisin: ennuste perustuu anonyymiin QWL-pulssikyselyyn. Ei sensitiivistä terveysdata, ei raskaita lupaprosesseja — käyttövalmis välittömästi.
Kuukausittainen pulssikysely sisältää vain kuusi kysymystä ja tuottaa tiimikohtaisen, luotettavan ennusteen sairauspoissaoloprosentin kehityksestä. Ennuste perustuu regressiomalliin, joka on kalibroitu koko työväestön toteumaan ja tarkentuu organisaatiokohtaisella datalla ajan myötä.
Jokaiselle tiimille tuotetaan kuukausittain kaksi mittaria rinnakkain:

-QWL-indeksi — kertoo missä hyvinvoinnin ulottuvuudessa on heikkous ja mitä kannattaa kehittää
-Sairauspoissaoloennuste — kertoo taloudellisen riskin, jos ei toimita

Tulos: esihenkilö näkee yhdellä silmäyksellä sekä miksi tilanne on sellainen kuin on, että mitä se tulee maksamaan, jos ei toimita. Tekoäly ehdottaa tiimikohtaisesti optimaaliset toimenpiteet — esihenkilö tekee päätökset.

Johdon kokemus: kahdeksan vuotta tuloksia
Treili Oy:n ja Sopimusvuorisäätiön toimitusjohtaja Leena Lehtonen on käyttänyt QWL-menetelmää johtamisen työkaluna kahdeksan vuoden ajan:

"Olemme eläneet todeksi sen, että investoiminen työelämän laatuun parantaa työhyvinvointia ja nostaa työn tuottavuutta. Tämä puolestaan näkyy positiivisena talouden kehittymisenä. Uutena ominaisuutena tekoäly tuottaa meille reaaliaikaista tietoa sairauspoissaolojen ennustettavuudesta. Tämä on esihenkilöille ja johdolle tärkeä lisätieto pohdittaessa työntekijöidemme tulevaisuuden työkykyä, hyvinvointia, jaksamista ja sitoutumista."

Käyttöönotto tapahtui läpinäkyvästi: johto, esihenkilöt ja henkilöstöedustajat olivat kaikki mukana päätöksessä — ja kaikki olivat halukkaita ottamaan työkalun käyttöön.

Esihenkilöiden kokemus: johtaminen muuttuu näkyväksi
Hyvinvointialan esihenkilöt, jotka ovat kokeilleet Novogain-työkalua, raportoivat johdonmukaisesti samoja havaintoja:
Johtamisosaaminen tulee näkyväksi — sekä itselle että tiimille. Suunnitelmallisuus kasvaa. Vuorovaikutus tiimeissä lisääntyy ja palautteenanto tehostuu. Esihenkilöt kuvaavat ottaneensa käyttöön uusia käytäntöjä: systemaattisen tilannekartoituksen tiimin kanssa, ratkaisukeskeisemmän tavan käsitellä haasteita ja säännöllisen positiivisen palautteen.
QWL-indeksi koetaan erityisen arvokkaaksi: se auttaa valitsemaan oikeat johtamiskäytännöt oikeaan aikaan — ja ennakoimaan taloudellisen vaikutuksen ennen kuin riski kasvaa merkittäväksi.
Ihmisen ja tekoälyn työnjako on esihenkilöille selkeä: tekoäly hoitaa analysoinnin, ehdotukset ja sparrauksen — ihmisjohtaja hoitaa vuorovaikutuksen, luottamuksen rakentamisen ja lopulliset päätökset.

Tutkimusnäyttö vahvistaa
Tampereen yliopiston tuore väitöstutkimus (Anttila 2026) osoitti, että kokemusperäinen data työn hallintakokemuksesta ja mielialasta on luotettava sairauspoissaolojen ennustaja. Koneoppimismalli saavutti AUROC-arvon 0,79 pitkien sairauspoissaolojen ennustamisessa. Tutkimus tunnisti myös selkeän tarpeen kevyelle, toistettavalle seulontatyökalulle — ja totesi nykyisen tietosuojalainsäädännön olevan keskeinen este raskaiden terveysdata-pohjaisten mallien käyttöönotolle.
Novogain on ratkaissut juuri tämän ongelman.

Ratkaisu on käytettävissä nyt
Hyvinvointialueet tarvitsevat konkreettisia ja testattuja ratkaisuja — ei lisää selvityksiä. Novogain on tuotantokäytössä useassa organisaatiossa, malli on kalibroitu ja toimii heti käyttöönotosta alkaen.

Marko Kesti
Novogain (Playgain Inc)
+358 40 7178006
email us here
Visit us on social media:
LinkedIn
YouTube

ELY video, jossa M. Kesti esittelee QWL menetelmän

Legal Disclaimer:

EIN Presswire provides this news content "as is" without warranty of any kind. We do not accept any responsibility or liability for the accuracy, content, images, videos, licenses, completeness, legality, or reliability of the information contained in this article. If you have any complaints or copyright issues related to this article, kindly contact the author above.